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影像數(shù)據(jù)分布并行計(jì)算處理平臺(tái)體系架構(gòu)研究

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  遙感影像數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng)大多依賴于國外商用產(chǎn)品,而國內(nèi)自主化并行計(jì)算處理系統(tǒng)的任務(wù)流程化支撐能力以及并行計(jì)算性能難以適應(yīng)規(guī)模化生產(chǎn)。為此,基于Hadoop的HDFS,MapReduce集群并行架構(gòu)、CPUGPU協(xié)同并行處理、內(nèi)存映像、BMP等技術(shù),提出流程驅(qū)動(dòng)執(zhí)行的高性能分布式并行計(jì)算處理平臺(tái)體系架構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,工作站集群和工作站內(nèi)多粒度混合的并行計(jì)算架構(gòu)提高了平臺(tái)并行處理性能,為海量遙感影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品的批量生產(chǎn)提供一種自主化解決方案。
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